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library(sf)
library(tmap)
Sys.setenv(Language="En")
library(caret)
library(knitr)

원본 데이터 읽기 / 특성 분석

DB <- read.csv('input/exposure_db.csv')
head(DB)
##                   Name         NameK   SGG X16_ex_str X16_ex_pop X16_ex_eco
## 1 Gangwon Gangneung-si 강원도 강릉시 42150        725       1921    24636.6
## 2  Gangwon Goseong-gun 강원도 고성군 42820        247        488    15654.0
## 3   Gangwon Donghae-si 강원도 동해시 42170        523       8262    52747.7
## 4  Gangwon Samcheok-si 강원도 삼척시 42230        908       1850    11112.1
## 5    Gangwon Sokcho-si 강원도 속초시 42210        343       3131    77903.5
## 6   Gangwon Yanggu-gun 강원도 양구군 42800       1151       6276    21232.9
##   X17_ex_str X17_ex_pop X17_ex_eco
## 1        815       3777    26174.5
## 2        264        490    16331.1
## 3        590       8222    54345.4
## 4       1014       1880    11630.8
## 5        397       3117    81718.8
## 6       1317       6301    21965.7

총주택수 자료 특성(_ex_str)

연도별 확률밀도함수 침수구역내의 주택수에 대한 분포를 보면 0-500채 사이가 가장 높다

DB_s<- DB %>% 
  select(NameK, contains("str"))
DB_s_p <- DB_s %>%                           # pivoting
  pivot_longer(c("X16_ex_str", "X17_ex_str"),
               names_to = "year",
               values_to = "house")
DB_s_p %>% 
  ggplot()+
  geom_density(aes(x=house, y=..density.., color=year))

DB_s %>% 
  ggplot(aes(X16_ex_str))+
  geom_histogram(bins=200)

outlier를 찾기 boxplot을 년도 별로 그려본다.
최대값은 서울의 값이며, 큰 값들의 영향을 조금 줄이는 효과를 보기 위해 z-score 보다는 min-max scaling(보통 normalizaiton이라고 하고,
경우에 따라 standardization이라고도 함)를 사용

DB_s_p %>%
  ggplot(aes(year, house))+
  geom_boxplot()

침수구역내 총건축물수

DB_s_p %>% 
  group_by(NameK) %>% 
  mutate(mean=mean(house))%>% 
  ggplot(aes(x=fct_reorder(NameK, mean),
             y=house))+
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

총건축물수가 적은 지역에 대한 분포 비교

DB_s_p %>% 
  group_by(NameK) %>% 
  mutate(mean=mean(house))%>%   
  filter(mean < 300) %>% 
  ggplot(aes(x=fct_reorder(NameK, mean),
             y=house))+
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

총건축물수가 많은 지역에 대한 분포 비교
인천광역시의 경우 침수구역내 총주택수가 적다. 제주특별자치도의 경우 침수구역내 총주택수가 많은 편에 속한다.(소하천때문??) 인천광역시의 경우 총주택수 (16년 2065 , 17년 2373채, 차이 308채 )

DB_s_p %>% 
  group_by(NameK) %>% 
  mutate(mean=mean(house))%>%   
  filter(mean > 10000) %>% 
  ggplot(aes(x=fct_reorder(NameK, mean),
             y=house))+
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

년도별 침수구역내 총주택수의 변화

총주택수가 2016년에 비해 2017년에 줄어든 것은 이지역의 재개발
로 이해 단독주택이 아파트로 바뀌어서 여러 객체가 하나의 객체로
인식된 것이 아닌지? check해볼 필요가 있다

DB_s %>% 
  mutate(dif=(X17_ex_str - X16_ex_str)) %>% 
  filter(NameK == "인천광역시")
##        NameK X16_ex_str X17_ex_str dif
## 1 인천광역시       2065       2373 308
DB_s_dif <- DB_s%>%
  mutate(dif=(X17_ex_str - X16_ex_str)) %>% 
  arrange(-dif)
knitr::kable(DB_s_dif[1:10, ])  # 침수구역내 총주택수가 늘어난 시군
NameK X16_ex_str X17_ex_str dif
대구광역시 28122 29531 1409
경상남도 김해시 11082 11875 793
부산광역시 30457 31226 769
전라남도 나주시 7148 7891 743
경기도 안성시 4853 5574 721
충청남도 부여군 5117 5768 651
경상북도 영천시 4749 5377 628
전라북도 전주시 4378 4991 613
경상남도 창녕군 4529 5128 599
경상남도 양산시 5061 5650 589 
knitr::kable(DB_s_dif[152:161, ])  # 침수구역내 총주택수가 줄어든 시군
NameK X16_ex_str X17_ex_str dif
152 충청북도 증평군 207 80 -127
153 충청북도 청주시 582 447 -135
154 충청북도 단양군 234 57 -177
155 충청북도 제천시 331 143 -188
156 충청북도 괴산군 587 101 -486
157 충청북도 옥천군 838 216 -622
158 충청북도 영동군 1480 659 -821
159 충청북도 음성군 1476 610 -866
160 충청북도 충주시 2964 2070 -894
161 서울특별시 123572 121676 -1896 
DB_s_dif[1:10,]
##              NameK X16_ex_str X17_ex_str  dif
## 1       대구광역시      28122      29531 1409
## 2  경상남도 김해시      11082      11875  793
## 3       부산광역시      30457      31226  769
## 4  전라남도 나주시       7148       7891  743
## 5    경기도 안성시       4853       5574  721
## 6  충청남도 부여군       5117       5768  651
## 7  경상북도 영천시       4749       5377  628
## 8  전라북도 전주시       4378       4991  613
## 9  경상남도 창녕군       4529       5128  599
## 10 경상남도 양산시       5061       5650  589
DB_s_dif[152:161,]
##               NameK X16_ex_str X17_ex_str   dif
## 152 충청북도 증평군        207         80  -127
## 153 충청북도 청주시        582        447  -135
## 154 충청북도 단양군        234         57  -177
## 155 충청북도 제천시        331        143  -188
## 156 충청북도 괴산군        587        101  -486
## 157 충청북도 옥천군        838        216  -622
## 158 충청북도 영동군       1480        659  -821
## 159 충청북도 음성군       1476        610  -866
## 160 충청북도 충주시       2964       2070  -894
## 161      서울특별시     123572     121676 -1896

lattice test

regVar <- c("X16_ex_str", "X17_ex_str")
theme1 <- trellis.par.get()
theme1$plot.symbol$col = rgb(.2, .2, .2, .4)
theme1$plot.symbol$pch = 16
theme1$plot.line$col = rgb(1, 0, 0, .7)
theme1$plot.line$lwd <- 2
trellis.par.set(theme1)
featurePlot(x = DB[, regVar], 
            y = DB$SGG, 
            plot = "scatter", 
            layout = c(2, 1))

총인구수 자료 특성(_ex_pop)

연도별 확률밀도함수 침수구역내의 인구수에 대한 분포

DB_p <- DB %>% 
  select(NameK, contains("pop"))
DB_p_p <- DB_p %>%                           # pivoting
  pivot_longer(c("X16_ex_pop", "X17_ex_pop"),
               names_to = "year",
               values_to = "people")
DB_p_p %>% 
  ggplot()+
  geom_density(aes(x=people, y=..density.., color=year))

DB_p %>% 
  ggplot(aes(X17_ex_pop))+
  geom_histogram(bins=200)

침수구역내 총인구수

DB_p_p %>% 
  group_by(NameK) %>% 
  mutate(mean=mean(people))%>% 
  ggplot(aes(x=fct_reorder(NameK, mean),
             y=people))+
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

총인구수가 적은 지역에 대한 분포 비교

DB_p_p %>% 
  group_by(NameK) %>% 
  mutate(mean=mean(people))%>%   
  filter(mean < 300) %>% 
  ggplot(aes(x=fct_reorder(NameK, mean),
             y=people))+
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

총인구수가 많은 지역에 대한 분포 비교

DB_p_p %>% 
  group_by(NameK) %>% 
  mutate(mean=mean(people))%>%   
  filter(mean > 100000) %>% 
  ggplot(aes(x=fct_reorder(NameK, mean),
             y=people))+
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

침수구역내 총인구수의 변화
년도별 침수구역내 총인구수의 변화

DB_p %>% 
  mutate(dif=(X17_ex_pop - X16_ex_pop)) %>% 
  filter(NameK == "서울특별시")
##        NameK X16_ex_pop X17_ex_pop  dif
## 1 서울특별시    2232135    2234686 2551
DB_p_dif <- DB_p%>%
  mutate(dif=(X17_ex_pop - X16_ex_pop)) %>% 
  arrange(-dif)
knitr::kable(DB_p_dif[1:10, ])  # 침수구역내 총인구가 늘어난 시군
NameK X16_ex_pop X17_ex_pop dif
경상남도 김해시 52492 59241 6749
경상남도 양산시 78869 85180 6311
경기도 하남시 42058 47835 5777
경기도 화성시 9172 14688 5516
경상북도 경주시 18665 21654 2989
경기도 김포시 65355 68238 2883
서울특별시 2232135 2234686 2551
경기도 고양시 121590 123813 2223
강원도 강릉시 1921 3777 1856
경기도 이천시 19559 21316 1757 
knitr::kable(DB_p_dif[152:161, ])  # 침수구역내 총인구가 줄어든 시군
NameK X16_ex_pop X17_ex_pop dif
152 전라북도 남원시 19618 19284 -334
153 충청남도 공주시 10844 10428 -416
154 경상남도 거제시 17442 16945 -497
155 경상북도 구미시 16953 16429 -524
156 경기도 구리시 54580 53934 -646
157 전라남도 나주시 16601 15936 -665
158 울산광역시 110906 110044 -862
159 경상북도 포항시 79047 77208 -1839
160 부산광역시 135091 132977 -2114
161 경기도 광명시 183936 178982 -4954 
DB_p_dif[1:10,]
##              NameK X16_ex_pop X17_ex_pop  dif
## 1  경상남도 김해시      52492      59241 6749
## 2  경상남도 양산시      78869      85180 6311
## 3    경기도 하남시      42058      47835 5777
## 4    경기도 화성시       9172      14688 5516
## 5  경상북도 경주시      18665      21654 2989
## 6    경기도 김포시      65355      68238 2883
## 7       서울특별시    2232135    2234686 2551
## 8    경기도 고양시     121590     123813 2223
## 9    강원도 강릉시       1921       3777 1856
## 10   경기도 이천시      19559      21316 1757
DB_p_dif[152:161,]
##               NameK X16_ex_pop X17_ex_pop   dif
## 152 전라북도 남원시      19618      19284  -334
## 153 충청남도 공주시      10844      10428  -416
## 154 경상남도 거제시      17442      16945  -497
## 155 경상북도 구미시      16953      16429  -524
## 156   경기도 구리시      54580      53934  -646
## 157 전라남도 나주시      16601      15936  -665
## 158      울산광역시     110906     110044  -862
## 159 경상북도 포항시      79047      77208 -1839
## 160      부산광역시     135091     132977 -2114
## 161   경기도 광명시     183936     178982 -4954

lattice test

regVar <- c("X16_ex_pop", "X17_ex_pop")
theme1 <- trellis.par.get()
theme1$plot.symbol$col = rgb(.2, .2, .2, .4)
theme1$plot.symbol$pch = 16
theme1$plot.line$col = rgb(1, 0, 0, .7)
theme1$plot.line$lwd <- 2
trellis.par.set(theme1)
featurePlot(x = DB[, regVar], 
            y = DB$SGG, 
            plot = "scatter", 
            layout = c(2, 1))

평균공시지가 자료 특성(_ex_eco)

연도별 확률밀도함수 침수구역내의 평균공시지가에 대한 분포

DB_e <- DB %>% 
  select(NameK, contains("eco"))
DB_e_p <- DB_e %>%                           # pivoting
  pivot_longer(c("X16_ex_eco", "X17_ex_eco"),
               names_to = "year",
               values_to = "price")
DB_e_p %>% 
  ggplot()+
  geom_density(aes(x=price, y=..density.., color=year))

DB_e %>% 
  ggplot(aes(X16_ex_eco))+
  geom_histogram(bins=200)

침수구역내 평균공시지가

DB_e_p %>% 
  group_by(NameK) %>% 
  mutate(mean=mean(price))%>% 
  ggplot(aes(x=fct_reorder(NameK, mean),
             y=price))+
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

평균공시지가 작은 지역에 대한 분포 비교

DB_e_p %>% 
  group_by(NameK) %>% 
  mutate(mean=mean(price))%>%   
  filter(mean < 10000) %>%    # 만원
  ggplot(aes(x=fct_reorder(NameK, mean),
             y=price))+
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

평균공시지가가 큰 지역에 대한 분포 비교

DB_e_p %>% 
  group_by(NameK) %>% 
  mutate(mean=mean(price))%>%   
  filter(mean > 500000) %>%   # 50만원
  ggplot(aes(x=fct_reorder(NameK, mean),
             y=price))+
  geom_boxplot()+
  coord_flip()

침수구역내 평균공시지가의 변화
년도별 침수구역내 평균공시지가의 변화

check할것-서울, 광명이 타 지역에 비해 너무 크다.?
check할것-인천광역시의 공시지가가 떨어졌는지???

DB_e %>% 
  mutate(dif=(X17_ex_eco - X16_ex_eco)) %>% 
  filter(NameK == "서울특별시")
##        NameK X16_ex_eco X17_ex_eco      dif
## 1 서울특별시    2993224    3137408 144183.5
DB_e_dif <- DB_p%>%
  mutate(dif=(X17_ex_pop - X16_ex_pop)) %>% 
  arrange(-dif)
knitr::kable(DB_e_dif[1:10, ])  # 침수구역내 평균공시지가가 늘어난 시군
NameK X16_ex_pop X17_ex_pop dif
경상남도 김해시 52492 59241 6749
경상남도 양산시 78869 85180 6311
경기도 하남시 42058 47835 5777
경기도 화성시 9172 14688 5516
경상북도 경주시 18665 21654 2989
경기도 김포시 65355 68238 2883
서울특별시 2232135 2234686 2551
경기도 고양시 121590 123813 2223
강원도 강릉시 1921 3777 1856
경기도 이천시 19559 21316 1757 
knitr::kable(DB_e_dif[152:161, ])  # 침수구역내 평균공시지가가 줄어든 시군
NameK X16_ex_pop X17_ex_pop dif
152 전라북도 남원시 19618 19284 -334
153 충청남도 공주시 10844 10428 -416
154 경상남도 거제시 17442 16945 -497
155 경상북도 구미시 16953 16429 -524
156 경기도 구리시 54580 53934 -646
157 전라남도 나주시 16601 15936 -665
158 울산광역시 110906 110044 -862
159 경상북도 포항시 79047 77208 -1839
160 부산광역시 135091 132977 -2114
161 경기도 광명시 183936 178982 -4954 
DB_e_dif[1:10,]
##              NameK X16_ex_pop X17_ex_pop  dif
## 1  경상남도 김해시      52492      59241 6749
## 2  경상남도 양산시      78869      85180 6311
## 3    경기도 하남시      42058      47835 5777
## 4    경기도 화성시       9172      14688 5516
## 5  경상북도 경주시      18665      21654 2989
## 6    경기도 김포시      65355      68238 2883
## 7       서울특별시    2232135    2234686 2551
## 8    경기도 고양시     121590     123813 2223
## 9    강원도 강릉시       1921       3777 1856
## 10   경기도 이천시      19559      21316 1757
DB_e_dif[152:161,]
##               NameK X16_ex_pop X17_ex_pop   dif
## 152 전라북도 남원시      19618      19284  -334
## 153 충청남도 공주시      10844      10428  -416
## 154 경상남도 거제시      17442      16945  -497
## 155 경상북도 구미시      16953      16429  -524
## 156   경기도 구리시      54580      53934  -646
## 157 전라남도 나주시      16601      15936  -665
## 158      울산광역시     110906     110044  -862
## 159 경상북도 포항시      79047      77208 -1839
## 160      부산광역시     135091     132977 -2114
## 161   경기도 광명시     183936     178982 -4954

lattice test

regVar <- c("X16_ex_eco", "X17_ex_eco")
theme1 <- trellis.par.get()
theme1$plot.symbol$col = rgb(.2, .2, .2, .4)
theme1$plot.symbol$pch = 16
theme1$plot.line$col = rgb(1, 0, 0, .7)
theme1$plot.line$lwd <- 2
trellis.par.set(theme1)
featurePlot(x = DB[, regVar], 
            y = DB$SGG, 
            plot = "scatter", 
            layout = c(2, 1))

Exposure 정규화(Normalization Function)함수 - log 정규화

standard_log <- function(x){
  return((log(x,base=10)-min(log(x,base=10)))/(max(log(x,base=10))-min(log(x,base=10))))
}

161개 시군별 변화 Mapping

# 연도별 데이터 프레임에 정규화 적용
exposure <- as.data.frame(lapply(DB[,4:9],standard_log))
exposure <- cbind(DB[,1:3], exposure)
colnames(exposure)[4:9] <- c("X16_ex_str_log", "X16_ex_pop_log", "X16_ex_eco_log",
                             "X17_ex_str_log", "X17_ex_pop_log", "X17_ex_eco_log")


# 16년~17년 Exposure 지수 산정
ex_index_16 <- as.data.frame((rowSums(exposure[,4:6]))/3)
colnames(ex_index_16) <- c("X16_ex_index")
ex_index_17 <- as.data.frame((rowSums(exposure[,7:9]))/3)
colnames(ex_index_17) <- c("X17_ex_index")
exposure <- cbind(exposure, c(ex_index_16,ex_index_17))


# Exposure 지수 표준화 함수 설정
standard <- function(x){
  return((x-min(x))/(max(x)-min(x)))
}


# 연도별 Exposure 지수 표준화 산정
result <- as.data.frame(lapply(exposure[,10:11],standard))
colnames(result) <- c("X16_exposure", "X17_exposure")
result <- cbind(DB[,1:3], result)



# 시군 shp 파일 불러오기
library(sf)
analysis <- st_read("input/analysis.shp")
## Reading layer `analysis' from data source `C:\00_R\0_Git\KRM_inha\input\analysis.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 161 features and 3 fields
## geometry type:  MULTIPOLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: 746109.3 ymin: 1458771 xmax: 1387956 ymax: 2068444
## epsg (SRID):    NA
## proj4string:    +proj=tmerc +lat_0=38 +lon_0=127.5 +k=0.9996 +x_0=1000000 +y_0=2000000 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs
# 폴리곤 에러 체크(기본 파일을 에러 수정한 파일로 변경하였음)
#st_is_valid(analysis)
#library(lwgeom)
#analysis <- st_make_valid(analysis)
st_is_valid(analysis)
##   [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [16] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [31] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [46] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [61] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [76] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [91] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [106] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [121] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [136] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
## [151] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
# shp파일에 연도별 Exposure 지수(표준화 적용) 추가
library(dplyr)
analysis <- right_join(analysis, result[,3:5])
## Joining, by = "SGG"
# 폴리곤 단순화
library(tmap)
analysis_simp <- st_simplify(analysis, dTolerance = 50)
# 결과 확인
tmap_mode("plot")
## tmap mode set to plotting
breaks = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1)
facets=c("X16_exposure", "X17_exposure")
tm_shape(analysis_simp)+
  tm_polygons(facets,
              breaks=breaks,
              palette = c("green", "greenyellow", "yellow", "orange", "red"),
              legend.reverse = TRUE)+
  tm_facets(ncol = 2)+
  tm_layout(legend.position = c("right", "bottom"))+
  tm_compass(type = "rose", position = c("right", "top"), size = 2.5)+
  tm_scale_bar(breaks = c(0, 25, 50, 100, 150, 200), position = c("left", "bottom"))

######################
library(leaflet)
library(rgdal)
## Loading required package: sp
## Warning: package 'sp' was built under R version 3.6.3
## rgdal: version: 1.4-8, (SVN revision 845)
##  Geospatial Data Abstraction Library extensions to R successfully loaded
##  Loaded GDAL runtime: GDAL 2.2.3, released 2017/11/20
##  Path to GDAL shared files: C:/Users/Kyungtak Kim/Documents/R/win-library/3.6/rgdal/gdal
##  GDAL binary built with GEOS: TRUE 
##  Loaded PROJ.4 runtime: Rel. 4.9.3, 15 August 2016, [PJ_VERSION: 493]
##  Path to PROJ.4 shared files: C:/Users/Kyungtak Kim/Documents/R/win-library/3.6/rgdal/proj
##  Linking to sp version: 1.3-2
library(htmltools)
a <- st_transform(analysis_simp, 4326)
pal <- colorBin(
  palette=c("green", "greenyellow", "yellow", "orange", "red"),
  domain=NULL,
  bins = c(0, .2, .4, .6, 0.8, 1),
  pretty = FALSE)

leaflet(a) %>% 
  setView(lng = 128, lat = 35.9, zoom = 7) %>% 
  # base groups
  addPolygons(color = ~pal(X16_exposure),
              weight = 1,
              smoothFactor = 0.5,
              opacity = 1.0,
              fillOpacity = 0.5,
              label = ~htmlEscape(NameK),
              popup = ~htmlEscape(X16_exposure),
              highlightOptions = highlightOptions(
                color = "white", weight = 2,
                bringToFront = TRUE),
              group="Exposure 2016") %>% 
  addPolygons(color = ~pal(X17_exposure),
              weight = 1,
              smoothFactor = 0.5,
              opacity = 1.0,
              fillOpacity = 0.5,
              label = ~htmlEscape(NameK),
              popup = ~htmlEscape(X17_exposure),
              highlightOptions = highlightOptions(
                color = "white", weight = 2,
                bringToFront = TRUE),
              group="Exposure 2017") %>% 
  #overlay groups
  addProviderTiles(providers$Esri.WorldStreetMap,
                   group="Esri") %>%  
  addLegend("bottomright", pal = pal, values = ~X17_exposure,
            title = "Exposure Index",
            labFormat = labelFormat(digits=10),
            opacity = 1) %>% 
  #Layer controls
  addLayersControl(
    baseGroups = c("Exposure 2016", "Exposure 2017"),
    overlayGroups = c("Esri"),
    options=layersControlOptions(collapsed=FALSE)
  )
#############################





# 결과값 저장
write.csv(result, 'output/exposure_result.csv', row.names = F)


# 열 명칭별 의미

# Name : 161개 시군별 영문명
# NameK : 161개 시군별 한글명
# SGG : 시군구 코드
# X16_ex_str : 16년도 총 건축물수(개)
# X17_ex_str : 17년도 총 건축물수(개)
# X16_ex_pop : 16년도 총 인구수(명)
# X17_ex_pop : 17년도 총 인구수(명)
# X16_ex_eco : 16년도 평균공시지가(원/m2)
# X17_ex_eco : 17년도 평균공시지가(원/m2)
# X16_ex_str_log : 16년도 총 건축물수(log 표준화 적용)
# X17_ex_str_log : 17년도 총 건축물수(log 표준화 적용)
# X16_ex_pop_log : 16년도 총 인구수(log 표준화 적용)
# X17_ex_pop_log : 17년도 총 인구수(log 표준화 적용)
# X16_ex_eco_log : 16년도 평균공시지가(log 표준화 적용)
# X17_ex_eco_log : 17년도 평균공시지가(log 표준화 적용)
# X16_ex_index : 16년도 Exposure 지수
# X17_ex_index : 17년도 Exposure 지수
# X16_exposure : 16년도 Exposure 지수(표준화 적용)
# X17_exposure : 17년도 Exposure 지수(표준화 적용)